Le 13 migliori società di big data del 2021

top 13 best big data companies 2021

Panoramica dei big data:

Negli ultimi anni, devi aver sentito il termine ' Big Data 'Che è definito in modi diversi.

I Big Data descrivono il grande volume di dati in modo strutturato e non strutturato. I dati appartengono a un'organizzazione diversa e ciascuna organizzazione utilizza tali dati per scopi diversi. Quindi una grande quantità di dati non è critica, la parte piuttosto critica è il modo in cui le organizzazioni utilizzano questi dati.

I Big Data sono un set di dati enorme e complesso, per cui le applicazioni di elaborazione dati tradizionali sono inadeguate a gestirli. Ci sono sfide nella gestione di un volume così enorme di dati come l'acquisizione, l'archiviazione, l'analisi dei dati, il trasferimento dei dati, la condivisione dei dati, ecc. Big Data segue il modello 3V come 'High Volume', 'High Velocity' e 'High Variety'.

L'importanza dei Big Data non riguarda la quantità di dati presenti, piuttosto si concentra su ciò che si fa con quei dati.

Nel mondo di oggi, raccogliendo dati è possibile trovare risposte per: causa principale del guasto, ricalcolo dei profili di rischio, ecc. Aiuta anche a ridurre i costi, processo decisionale più rapido. La tecnologia Hadoop e l'analisi basata su cloud aiutano le aziende ad analizzare immediatamente le informazioni oi dati, quindi il processo decisionale è molto più veloce.

Cosa imparerai:

• Le migliori società di big data da tenere d'occhio
  • # 1) ScienceSoft
  • # 2) Xplenty
  • # 3) IBM
  • # 4) HP Enterprise
  • # 5) Teradata
  • # 6) Oracle
  • # 7) SAP
  • # 8) EMC
  • # 9) Amazon
  • # 10) Microsoft
  • # 11) Google
  • # 12) VMware
  • # 13) Splunk
  • # 14) Alteryx
  • # 15) Cogito
• Conclusione
  • Lettura consigliata

Le migliori società di big data da tenere d'occhio

• ScienceSoft
• Xplenty
• IBM
• HP Enterprise
• Teradata
• Oracolo
• LINFA
• EMC
• Amazon
• Microsoft
• Google
• VMware
• Splunk
• Alteryx
• Cogito

Vediamo alcuni dettagli su queste società.

# 1)ScienceSoft

ScienceSoft è una società internazionale di consulenza informatica e sviluppo di software personalizzato che è stata lanciata nel 1989 con sede a McKinney, Texas, USA.

Dal 2013, ScienceSoft aiuta i propri clienti a utilizzare i big data in modo efficiente fornendo una gamma completa di servizi per i big data: consulenza, implementazione, supporto e servizi di analisi gestiti per i big data.

Consulenza Big Data

Fornendo servizi di consulenza per l'implementazione e il miglioramento dei big data, ScienceSoft aiuta con:

• Progettare una roadmap per sfruttare il potenziale dei big data.
• Raccomandare sulla gestione della qualità dei dati.
• Progettazione dell'architettura della soluzione per big data, strategia di implementazione, strategia di adozione dell'utente, strategia di evoluzione, ecc.

Implementazione di Big Data

ScienceSoft implementa soluzioni per big data con alcuni o tutti i seguenti componenti dell'architettura: un data lake, un data warehouse, processi ETL, cubi OLAP, report e dashboard. Inoltre, ScienceSoft imposta la gestione della qualità dei dati e le pratiche di sicurezza dei dati, forma e applica modelli di apprendimento automatico.

Supporto per Big Data

Con i servizi di supporto per i big data, ScienceSoft fornisce l'amministrazione della soluzione per big data (aggiornamento del software, aggiunta di nuovi utenti, gestione delle autorizzazioni), amministrazione dei big data (pulizia, backup e ripristino dei dati), controlli regolari dello stato di una soluzione per big data e monitoraggio continuo per identificare i problemi risolverli tempestivamente ed efficacemente.

Servizi di analisi gestita per Big Data

Con i servizi di analisi gestita, ScienceSoft aiuta le aziende che desiderano ricavare rapidamente informazioni dai loro big data e concentrarsi sulle loro attività di core business senza sviluppare e gestire una soluzione per big data su vasta scala.

# 2) Xplenty

Xplenty è una piattaforma di integrazione dati basata su cloud, ETL ed ELT che ottimizzerà l'elaborazione dei dati. Può riunire tutte le tue origini dati. Ti consentirà di creare pipeline di dati semplici e visualizzate per il tuo data lake.

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Il servizio cloud di elaborazione dei Big Data di Xplenty fornirà risultati immediati alla tua azienda, come la progettazione dei flussi di dati e la pianificazione dei lavori. Può elaborare dati strutturati e non strutturati.

Attraverso questa piattaforma, le organizzazioni saranno in grado di integrare, elaborare e preparare i dati per l'analisi sul cloud. Xplenty garantirà che le aziende possano trarre vantaggio rapidamente e facilmente dalle opportunità di big data senza investire in hardware, software o personale correlato.

Ogni organizzazione sarà in grado di connettersi immediatamente a una varietà di archivi dati. Le aziende riceveranno una ricca serie di componenti di trasformazione dei dati pronti all'uso con Xplenty.

Xplenty dispone di un team di esperti di dati, ingegneri e DevOps di alto livello. Questo team fornisce una piattaforma di integrazione dati con un servizio di elaborazione dati semplificato. Xplenty offre soluzioni per marketing, vendite, supporto e sviluppatori.

# 3) IBM

International Business Machine (IBM) è una società americana con sede a New York. IBM è elencata al 43 ° posto nell'elenco di Forbes con una capitalizzazione di mercato di $ 162,4 miliardi a maggio 2017. L'attività dell'azienda è distribuita in 170 paesi e il più grande datore di lavoro con circa 414.400 dipendenti.

IBM ha una vendita di circa 79,9 miliardi di dollari e un profitto di 11,9 miliardi di dollari. Nel 2017, IBM detiene la maggior parte dei brevetti generati dall'azienda per 24 anni consecutivi.

IBM è il più grande fornitore di prodotti e servizi relativi ai Big Data. Le soluzioni IBM Big Data forniscono funzionalità come memorizzare i dati, gestire i dati e analizzare i dati.

Esistono numerose fonti da cui provengono questi dati e sono accessibili a tutti gli utenti, analisti aziendali, data scientist, ecc. DB2, Informix e InfoSphere sono piattaforme di database popolari di IBM che supportano Big Data Analytics. Esistono anche famose applicazioni di analisi di IBM come Cognos e SPSS.

Le soluzioni Big Data di IBM sono le seguenti:

# 1) Sistema Hadoop: È una piattaforma di archiviazione che archivia dati strutturati e non strutturati. È progettato per elaborare un grande volume di dati per ottenere informazioni aziendali.

# 2) Stream Computing: Stream Computing consente alle organizzazioni di eseguire analisi in movimento, inclusi Internet of Things, elaborazione dati in tempo reale e analisi

# 3) Discovery e navigazione federate: Il software federato di discovery e navigazione aiuta le organizzazioni ad analizzare e ad accedere alle informazioni in tutta l'azienda. IBM fornisce i prodotti Big Data elencati di seguito che aiuteranno a catturare, analizzare e gestire tutti i dati strutturati e non strutturati.

# 4) IBM® BigInsights ™ per Apache ™ Hadoop®: Consente alle organizzazioni di analizzare un enorme volume di dati in modo rapido e semplice.

# 5) IBM BigInsights on Cloud: Fornisce Hadoop come servizio tramite l'infrastruttura cloud IBM SoftLayer.

# 6) IBM Streams: Per le applicazioni Internet of Things critiche, aiuta le organizzazioni ad acquisire e analizzare i dati in movimento.

Visita il sito ufficiale: IBM

# 4) HP Enterprise

HP Enterprise è stata acquisita da Micro Focus, inclusa Vertica

Micro Focus ha creato un ampio portafoglio di prodotti Big Data in un arco di tempo molto breve. La piattaforma Vertica Analytics è progettata per gestire un grande volume di dati strutturati e offre le prestazioni di query più veloci su Hadoop e SQL Analytics. Vertica offre prestazioni 10-50 volte più veloci o più rispetto ai sistemi legacy.

Con l'aiuto del software Big Data, consente a diverse organizzazioni di archiviare, analizzare ed esplorare i dati indipendentemente dalla fonte dei dati, dal tipo di dati o dalla posizione dei dati.

L'elenco di software, soluzioni e servizi per Big Data in primo piano è il seguente:

# 1) Vertica Data Analytics

Vertica combina la potenza di un motore di query SQL di elaborazione massicciamente parallela ad alte prestazioni con analisi avanzate e apprendimento automatico in modo da poter sbloccare il vero potenziale dei tuoi dati senza limiti e senza compromessi.

Può distribuire ovunque su più cloud, hardware di base, su qualsiasi sistema di distribuzione Hadoop. È integrato con un'architettura open-source ed eco-compatibile.

# 2) IDOLO

Fornisce un unico ambiente per dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Ha intelligenza, visualizzazione ed esplorazione rich media. Utilizzando il potere di risposta alle domande sul linguaggio naturale di IDOL, diverse organizzazioni stanno sfruttando il potenziale dei Big Data rompendo le barriere tra macchine e esseri umani.

Visita il sito ufficiale : Micro Focus

# 5) Teradata

Teradata viene fondata nel 1974 con sede a Dayton, Ohio. Teradata ha più di 10.000 dipendenti in 43 paesi e circa 1.400 clienti con una capitalizzazione di mercato di $ 7,7 miliardi. Vanta oltre 35 anni di esperienza in innovazione e leadership. Teradata Corp. fornisce una piattaforma di dati analitici, marketing, servizi di consulenza e applicazione di analisi.

Teradata aiuta diverse aziende a ottenere valore dai propri dati. Le soluzioni Big Data Analytical di Teradata e un team di esperti aiutano diverse organizzazioni a trarre vantaggio dai dati. Il portfolio Teradata include varie applicazioni Big Data come Teradata QueryGrid, Teradata Listener, Teradata Unity e Teradata Viewpoint.

Teradata dispone dei seguenti prodotti:

# 1) Data Warehouse integrato

• È il database più potente al mondo e di classe enterprise che offre il massimo valore dai tuoi dati
• Ha una visione a 360 gradi della tua attività
• Ha la capacità di integrare i dati da più fonti

# 2) Kylo

• È un software open source e pronto per le aziende
• Sfrutta modelli riutilizzabili per aumentare la produttività

# 3) Aster Big Analytics Appliance

• Aiuta a generare informazioni aziendali in modo rapido e semplice. Insieme a ciò, aiuta a soddisfare tutte le esigenze aziendali
• Distribuzione rapida, facile da gestire e ROI più elevato

# 4) Data Mart Appliance

• Sfrutta la potenza analitica del database Teradata
• Versatile e conveniente
• Piattaforma semplificata e architettura ad alte prestazioni

Visita il sito ufficiale: Teradata

# 6) Oracle

Oracle offre applicazioni cloud completamente integrate, servizi di piattaforma con oltre 420.000 clienti e 136.000 dipendenti in 145 paesi. Ha una capitalizzazione di mercato di $ 182,2 miliardi e un fatturato di $ 37,4 miliardi secondo l'elenco di Forbes.

Oracle è il più grande player nell'area dei Big Data, è anche noto per il suo database di punta. Oracle sfrutta i vantaggi dei big data nel cloud. Aiuta le organizzazioni a definire la propria strategia e approccio ai dati che include big data e tecnologia cloud.

Fornisce una soluzione aziendale che sfrutta l'analisi dei Big Data, le applicazioni e l'infrastruttura per fornire informazioni su logistica, frodi, ecc. Oracle fornisce anche soluzioni di settore che garantiscono che la tua organizzazione sfrutti le opportunità dei Big Data.

Le soluzioni Oracle per il settore Big Data rispondono alla crescente domanda di diversi settori quali bancario, sanitario, comunicazioni, settore pubblico, vendita al dettaglio, ecc. Sono disponibili una varietà di soluzioni tecnologiche come il cloud computing, lo sviluppo di applicazioni e l'integrazione di sistemi.

Oracle offre diversi prodotti come di seguito:

• Servizi cloud Oracle Big Data Preparation
• Oracle Big Data Appliance
• Servizi Oracle Big Data Discovery Cloud
• Servizio cloud di visualizzazione dati

Visita il sito ufficiale : Oracolo

# 7) SAP

SAP è la più grande azienda di software aziendale fondata nel 1972 con sede a Walldrof, in Germania. Ha una capitalizzazione di mercato di $ 119,7 miliardi con un numero totale di dipendenti pari a 84.183 a maggio 2017.

Secondo l'elenco Forbes, SAP ha un fatturato di $ 24,4 miliardi e un profitto di circa $ 4 miliardi con 345.000 clienti. È il più grande fornitore di software applicativo aziendale e la migliore azienda cloud con 110 milioni di abbonati cloud.

SAP fornisce una varietà di strumenti di analisi, ma il suo principale strumento per i Big Data è il database relazionale con memoria HANA. Questo strumento si integra con Hadoop e può essere eseguito su 80 terabyte di dati.

SAP aiuta l'organizzazione a trasformare un'enorme quantità di Big Data in informazioni in tempo reale con Hadoop. Consente l'archiviazione distribuita dei dati e capacità di calcolo avanzate.

SAP Big Data fornisce i seguenti prodotti elencati:

# 1) Analisi predittiva SAP

• Utilizza un algoritmo predittivo e l'apprendimento automatico per anticipare i risultati futuri e guidare l'azienda nella giusta direzione
• Utilizzando questa tecnica è possibile creare, distribuire e mantenere migliaia di modelli predittivi
• Automatizza la preparazione dei dati e l'implementazione della modellazione predittiva

# 2) SAP IQ

• In precedenza è noto come Sybase IQ. Trasforma il business e migliora il processo decisionale con SAP IQ
• È una protezione estremamente scalabile e robusta

# 3) SAP BusinessObjects BI

• Analizza un volume elevato di dati con prestazioni migliori
• Afferra in modo proattivo le nuove opportunità di business e risponde a potenziali minacce

Visita il sito ufficiale : LINFA

# 8) EMC

DELL EMC aiuta le aziende a memorizzare, analizzare e proteggere i propri dati. Fornisce un'infrastruttura per ottenere i risultati aziendali dai Big Data. Aiuta l'organizzazione a comprendere il comportamento, il rischio e le operazioni dei clienti. Dell EMC ha una crescita di oltre il 50% con Data Analytics.

Dati archiviati in un repository centralizzato che semplifica l'analisi e la gestione. Una potente infrastruttura offre alla tua organizzazione un vantaggio competitivo e maggiori entrate. SAP Big Data Foundation ha i prodotti elencati di seguito:

• Isilon
• ECS
• Boomi
• PowerEdge per Hadoop

Visita il sito ufficiale : EMC

# 9) Amazon

Amazon.com fondata nel 1994 con sede a Washington. A partire da maggio 2017, ha una capitalizzazione di mercato di $ 427 miliardi e vendite di $ 135,99 miliardi secondo l'elenco di Forbes. L'organico totale dei dipendenti a maggio 2017 è di 341.400.

Amazon è ben noto per la sua piattaforma basata su cloud. Offre anche prodotti Big Data e il suo prodotto principale è Elastic MapReduce basato su Hadoop. Il database Big Data DynamoDB, il redshift e NoSQL sono data warehouse e funzionano con Amazon Web Services.

L'applicazione Big Data Analytics può essere creata e distribuita rapidamente utilizzando Amazon Web Services. Queste applicazioni possono essere costruite virtualmente utilizzando AWS che fornisce un accesso facile e veloce a risorse IT a basso costo. AWS aiuta a raccogliere, analizzare, archiviare i processi e visualizzare i big data sul cloud.

Di seguito viene fornito un elenco del framework di Analytics:

• Amazon EMR
• Servizio Amazon Elasticsearch
• Amazon Athena

L'elenco riportato di seguito è l'analisi dei Big Data in tempo reale:

• Amazon Kinesis Firehose
• Amazon Kinesis Streams
• Amazon Kinesis Analytics

Amazon fornisce anche Business Intelligence, Intelligenza Artificiale Internet of Things, Data Movement ecc.

Visita il sito ufficiale: Amazon

# 10) Microsoft

È una società di programmazione e software con sede negli Stati Uniti, fondata nel 1975 con sede a Washington. Secondo l'elenco di Forbes, ha una capitalizzazione di mercato di $ 507,5 miliardi e $ 85,27 miliardi di vendite. Attualmente impiega circa 114.000 dipendenti in tutto il mondo.

La strategia Big Data di Microsoft è ampia e in rapida crescita. Questa strategia include una partnership con Hortonworks, una startup di Big Data. Questa partnership fornisce lo strumento HDInsight per analizzare i dati strutturati e non strutturati sulla piattaforma dati Hortonworks (HDP)

Recentemente Microsoft ha acquisito Revolution Analytics, una piattaforma di Big Data Analytics scritta in linguaggio di programmazione 'R'. Linguaggio utilizzato per la creazione di app Big Data che non richiedono l'abilità di Data Scientist.

Microsoft e Hortonworks hanno tre soluzioni basate su HDP:

# 1) HDInsight: È un servizio ospitato nel cloud e utilizza il cluster di Azure per essere eseguito su HDP. Può essere integrato con l'archiviazione di Azure

domande e risposte agili dell'intervista per esperti

# 2) HDP per Windows: È un cluster Big Data configurabile che può essere installato sul server Windows. Può anche essere installato su una macchina virtuale o hardware fisico nel cloud

# 3) Sistema della piattaforma Microsoft Analytics: Consente di eseguire query sui dati in Hadoop e può essere combinato con dati relazionali. Tali dati possono essere spostati all'interno o all'esterno di Hadoop

Visita il sito ufficiale: Microsoft

# 11) Google

Google viene fondata nel 1998 e ha sede in California. Ha una capitalizzazione di mercato di $ 101,8 miliardi e $ 80,5 miliardi di vendite a maggio 2017. Circa 61.000 dipendenti stanno attualmente lavorando con Google in tutto il mondo.

Google fornisce soluzioni Big Data integrate e end-to-end basate sull'innovazione di Google e aiuta le diverse organizzazioni a catturare, elaborare, analizzare e trasferire dati in un'unica piattaforma. Google sta espandendo la sua Big Data Analytics; BigQuery è una piattaforma di analisi basata su cloud che analizza rapidamente un enorme set di dati.

BigQuery è un data warehouse aziendale senza server, completamente gestito ea basso costo. Quindi non richiede un amministratore di database e non c'è infrastruttura da gestire. BigQuery può eseguire la scansione di dati in terabyte in pochi secondi e in pentabyte in pochi minuti.

Google fornisce le soluzioni per big data elencate di seguito:

# 1) Cloud DataFlow: È un modello di programmazione unificato e aiuta nei modelli di elaborazione dei dati che includono ETL, calcolo batch, analisi di streaming.

# 2) Cloud Dataproc: Cloud Dataproc di Google è un servizio Hadoop e Spark gestito che elabora facilmente set di big data utilizzando uno strumento open source nell'ecosistema di big data di Apache.

# 3) Cloud Datalab: È un taccuino interattivo che analizza e visualizza i dati. È inoltre integrato con BigQuery e consente di accedere ai principali servizi di elaborazione dati.

Visita il sito ufficiale: Google

# 12) VMware

VMware è stata fondata nel 1998 e ha sede a Palo Alto, California. Lavorano circa 20.000 dipendenti e ha una capitalizzazione di mercato di $ 37,8 miliardi a maggio 2017. Sempre secondo i dati di Forbes, ha un fatturato di circa $ 7,09 miliardi.

VMware è ben noto per il suo cloud e la virtualizzazione, ma al giorno d'oggi sta diventando un grande attore nei Big Data. La virtualizzazione dei Big Data consente una gestione più semplice dell'infrastruttura Big Data, fornisce risultati in modo rapido e molto conveniente. VMware Big Data è semplice, flessibile, conveniente, agile e sicuro.

Ha un prodotto VMware vSphere Big Data Extension che ci consente di distribuire, gestire e controllare le distribuzioni di Hadoop. Supporta le distribuzioni Hadoop che includono Apache, Hortonworks, MapR, ecc. Con l'aiuto di questa estensione, la risorsa può essere utilizzata in modo efficiente sull'hardware nuovo ed esistente.

Visita il sito ufficiale: VMware

# 13) Splunk

Splunk Enterprise è iniziato come uno strumento di analisi dei log e ha ampliato la sua attenzione sull'analisi dei dati delle macchine. Con l'aiuto dell'analisi dei dati della macchina, i dati o le informazioni sono utilizzabili da chiunque.

Aiuta a monitorare le transazioni online end to end; monitorare le eventuali minacce alla sicurezza, aiuta a studiare il comportamento dei clienti e aiuta per l'analisi del sentiment sulla piattaforma social. Utilizzando Splunk Big Data puoi cercare, esplorare e visualizzare i dati in un unico posto.

Le soluzioni Big Data di Splunk includono:

• Splunk Analytics per Hadoop
• Driver ODBC Splunk
• Splunk DB Connect

Visita il sito ufficiale : Splunk

# 14) Alteryx

Il software Alteryx è per l'utente business e non per un data scientist. Alteryx offre agli analisti la possibilità di soddisfare le esigenze di analisi dei dati della propria organizzazione. Alteryx offre una piattaforma per l'analisi dei dati self-service. Ha accesso e capacità di integrazione da ambienti Big Data come Hadoop SAP Hana, database Microsoft SQL Azure, ecc.

Prepara e combina i dati all'interno e all'esterno dell'ambiente Big Data.

L'analisi dei Big Data offre all'organizzazione l'opportunità di ottenere nuove fonti di informazioni da una nuova fonte di dati. Alteryx consente a diverse organizzazioni di sfruttare i dati da un ambiente di big data. Questi dati possono ancora essere integrati con set di dati esterni per ottenere il valore massimo dalle sorgenti dati corrispondenti

Visita il sito ufficiale: Alteryx

# 15) Cogito

Cogito utilizza una famosa tecnologia come: tecnologia di analisi comportamentale. Cogito analizza i segnali vocali nelle telefonate per migliorare la comunicazione, le email dei clienti, il comportamento sui social media, ecc.

Cogito rileva anche i segnali umani e fornisce indicazioni per migliorare la qualità dell'interazione con tutti. Aiuta nel supporto telefonico e aiuta le organizzazioni a gestire le prestazioni degli agenti. La guida in tempo reale aumenta l'efficienza della chiamata e ottiene il feedback e la percezione dei clienti dopo ogni chiamata.

Visita il sito ufficiale: Cogito

# 16) Chiaroveggente

Clairvoyant è una società multinazionale leader nel campo della scienza dei dati e dell'ingegneria, che realizza soluzioni di dati di alta qualità per varie aziende in diversi domini.

Supportate dalla vasta esperienza tecnica dell'azienda, queste soluzioni sono famose per la loro precisione, agilità, scalabilità e facilità d'uso. Queste soluzioni continuano ad aiutare le aziende ad analizzare rapidamente enormi volumi di dati in modo efficiente.

L'azienda è specializzato nello sviluppo e nell'operatività end-to-end di soluzioni di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) per le organizzazioni che funzionano su enormi volumi di dati e necessitano di capacità decisionali efficienti.

Queste soluzioni hanno contribuito a ricavare informazioni utili e decisioni aziendali per una serie di clienti soddisfatti. Ha anche un file team di servizi gestiti competenti che ha gestito in modo efficiente oltre 300 infrastrutture Big Data su larga scala .

Risparmia ai clienti il ​​tempo, lo sforzo e i costi necessari per creare un team di gestione dei dati qualificato in grado di tenere d'occhio tutte le forme di processi di acquisizione dei dati e di generazione di informazioni.

Il team esperto di servizi gestiti di Clairvoyant si occupa di tutto il lavoro pesante, dalla configurazione e gestione delle operazioni quotidiane per consentire ai clienti di progettare progetti big data complessi senza sforzo da zero.

Con sede a Phoenix, Arizona, l'azienda serve più clienti Fortune 500 con i suoi servizi superiori nei campi di big data, analisi dei dati, cloud, intelligenza artificiale, machine learning e altre tecnologie dirompenti.

Con una base di dipendenti di oltre 300 dipendenti, Clairvoyant ha sedi in più di 10 città e 3 paesi. Le sue offerte sono utilizzate da diverse organizzazioni appartenenti a più di 10 settori.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo visto le migliori società di Big Data. Questo non è un elenco esaustivo e ci sono molte altre aziende che stanno iniziando ora ma hanno le capacità per crescere più velocemente. Questo sarà difficile per le altre società rivali.

Ci sono diversi prodotti, soluzioni fornite da queste aziende e sono utilizzati da altre organizzazioni secondo le loro necessità. Ora è il tuo turno di aggiungere altre aziende all'elenco sopra!

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